Поиск
Закладки
Озвучивание недоступно Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Анализ больших наборов данных

ГЛАВА 7. Кластеризация

Предыдущая страница

Следующая страница

ГЛАВА 7. Кластеризация
На предыдущую главу Предыдущая глава
оглавление
Следующая глава На следующую главу

Table of contents

ГЛАВА 7. Кластеризация-
7.1. Введение в методы кластеризации
7.1.1. Точки, пространства и расстояния
7.1.2. Стратегии кластеризации
7.1.3. Проклятие размерности
7.1.4. Упражнения к разделу 7.1
7.2. Иерархическая кластеризация
7.2.1. Иерархическая кластеризация в евклидовом пространстве
7.2.2. Эффективность иерархической кластеризации
7.2.3. Альтернативные правила управления иерархической кластеризацией
7.2.4. Иерархическая кластеризация в неевклидовых пространствах
7.2.5. Упражнения к разделу 7.2
7.3. Алгоритм k средних
7.3.1. Основы алгоритма k средних
7.3.2. Инициализация кластеров в алгоритме k средних
7.3.3. Выбор правильного значения k
7.3.4. Алгоритм Брэдли-Файяда-Рейна
7.3.5. Обработка данных в алгоритме BFR
7.3.6. Упражнения к разделу 7.3
7.4. Алгоритм CURE
7.4.1. Этап инициализации в CURE
7.4.2. Завершение работы алгоритма CURE
7.4.3. Упражнения к разделу 7.4
7.5. Кластеризация в неевклидовых пространствах
7.5.1. Представление кластеров в алгоритме GRGPF
7.5.2. Инициализация дерева кластеров
7.5.3. Добавление точек в алгоритме GRGPF
7.5.4. Разделение и объединение кластеров
7.5.5. Упражнения к разделу 7.5
7.6. Кластеризация для потоков и параллелизм
7.6.1. Модель потоковых вычислений
7.6.2. Алгоритм кластеризации потока
7.6.3. Инициализация интервалов
7.6.4. Объединение кластеров
7.6.5. Ответы на вопросы
7.6.6. Кластеризация в параллельной среде
7.6.7. Упражнения к разделу 7.6
7.7. Резюме
7.8. Список литературы
Данный блок поддерживает скрол*